【摘 要】
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以微博为代表的社交媒体已然成为民众发表意见和表达情绪的重要平台,深切社会矛盾的话题极易触发网民的情绪宣泄,其信息传播的即时性与低门槛使得舆情反转现象难以避免。如若不加以引导,不仅会在群体极化的作用下加剧舆情的恶性发展,损害政府和媒体公信力,还可能引发线上线下群体性事件,带来社会风险。然而,“舆情反转”的现有研究大多停留于定性层面的案例分析,实证研究相对缺失,并且鲜有研究从情绪角度进行深入探讨。在此
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以微博为代表的社交媒体已然成为民众发表意见和表达情绪的重要平台,深切社会矛盾的话题极易触发网民的情绪宣泄,其信息传播的即时性与低门槛使得舆情反转现象难以避免。如若不加以引导,不仅会在群体极化的作用下加剧舆情的恶性发展,损害政府和媒体公信力,还可能引发线上线下群体性事件,带来社会风险。然而,“舆情反转”的现有研究大多停留于定性层面的案例分析,实证研究相对缺失,并且鲜有研究从情绪角度进行深入探讨。在此背景下,本文使用文本挖掘和社会网络分析法,选取发生于2021年1月-12月的20个舆情反转事件作为研究案例,爬取微博相关数据,使用LSTM训练模型识别文本情绪,探究情绪特征与演化规律,基于CLIWC词库构建理性词表,计算情绪理性表达指标,探讨情绪的理性表达,试图突破情绪的“非理性”标签。研究发现:1)舆情反转以负向情感为主,由厌恶与愤怒主导,评论区为情绪化泛滥的舆论场域,情绪分布受事件属性影响。2)新闻反转难以带动情绪反转,负向情感更易感染扩散,不同参与行为的情绪传播效果呈现差异,恐惧易引发情绪波动危机。3)情绪的理性表达较为普遍,易获得更好的传播效果,评论区理性程度最高,不同情绪的理性表达具有差异。基于研究发现,提出从情绪视角治理舆情反转的相关建议:一方面,涉事主体应注重与公众平等的情感沟通,提升应对舆情的能力;另一方面,优化微博平台的内容奖惩策略,激励公众情绪的理性表达。
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